逐句解释下列代码：%% LSTM模型参数设置 maxEpochs = 200; miniBatchSize = 600; options = trainingOptions('adam', ... 'InitialLearnRate', 0.01, ... 'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... 'LearnRateDropFactor', 0.1, ... 'LearnRateDropPeriod', 80, ... 'ExecutionEnvironment', 'cpu', ... 'GradientThreshold', 2, ... 'MaxEpochs', maxEpochs, ... 'MiniBatchSize', miniBatchSize, ... 'SequenceLength', 'longest', ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'Verbose', false, ... 'Plots', 'none'); % 设为none不显示训练过程，设为training-progress则显示

设置 LSTM 模型的训练参数，具体解释如下：

- maxEpochs：最大训练轮数为 200。
- miniBatchSize：每次训练时的批次大小为 600。
- options：训练选项，采用 Adam 优化器，初始学习率为 0.01，学习率调度方式为分段衰减，每个衰减周期为 80，衰减因子为 0.1，使用 CPU 进行训练，梯度阈值为 2，最大训练轮数为 maxEpochs，每个批次的序列长度为最长的序列长度，每一轮训练时打乱数据，不显示训练过程，不绘制训练过程的图表。

注：这是使用 Matlab 的深度学习工具箱进行 LSTM 模型的训练，上述参数是在训练过程中进行调整的。其中，Adam 优化器是常用的梯度下降方法之一，其具有自适应学习率的特性。学习率调度方式采用分段衰减，即训练一定周期后，学习率会按照一定的规则进行调整，这样可以帮助模型更好地收敛。梯度阈值的设置可以防止梯度爆炸的问题。